Hier sieht man eine Drone über ein Feld fliegen

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28. Mär 2024

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Wirtschaft

Zukunft der Landwirtschaft im Fokus - Cem Özdemir

Journalist: Nadine Wagner

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Foto: Gautier Salles/unsplash, Janine Schmitz/BMEL

Über 80 Prozent aller landwirtschaftlichen Betriebe nutzen bereits Tools des Smart bzw. Precision Farmings, wie aus einer gemeinsamen Umfrage des Branchenverbands Bitkom, des Deutschen Bauernverbandes und der Landwirtschaftlichen Rentenbank hervorgeht.

BMEL cJanine Schmitz.jpg Cem Özdemir, Bundesminister für Ernährung und Landwirtschaft

Insbesondere die Digitalisierung der Produktionsprozesse in der Tierhaltung macht bspw. große Fortschritte. Im Stall sind autonome Komponenten, aber auch komplett automatisierte Systeme weit verbreitet. Auf dem Acker helfen unter anderem Wetter-Apps, Drohnen und intelligente Datenmanagementsysteme, Bodenbearbeitungs- und Ernteverfahren zu optimieren.

„Digitalisierung wird uns bei den entscheidenden Zukunftsfragen voranbringen können,“ betont Cem Özdemir, Minister für Ernährung und Landwirtschaft. Die Chancen der Digitalisierung sind vielfältig und betreffen nicht nur die Landwirte, sondern auch die Natur und die Verbrauchenden. Vor allem das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) spielt eine entscheidende Rolle, die Potenziale der Digitalisierung zu erkennen, zu heben und den notwendigen Wandel erfolgreich zu gestalten.

Ein Blick in Niederlande zeigt, wie die Landwirtschaft der Zukunft dabei konkret aussehen könnte: Dort überwachen spezialisierte Drohnen bspw. Felder und Herden aus der Luft. Intelligente Roboter pflügen, säen und bewässern; sie jäten Unkraut und ernten selbstständig. Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) lernen sie zudem konstant voneinander und werden so immer besser. Dies sind mitunter einige wenige Gründe, weshalb die Niederlande als zweitwichtigster Exporteur landwirtschaftlicher Produkte gelten – direkt nach den 270-mal größeren USA.

Für eine erfolgreiche Transformation der Landwirtschaft muss diese in Zukunft stärker vernetzt sein als je zuvor, unterstützt u. a. durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Um die KI-, Robotik- und Datenlösungen in der Agrar- und Ernährungswirtschaft dabei gezielt voranbringen zu können, bedarf es Förderung und Unterstützung seitens der Politik. Erst kürzlich überreichte das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) hierfür Förderbescheide in Höhe von 3,8 Millionen Euro an diverse Foren, Institutionen und Forschungseinrichtungen, um somit KI-Anwendungen im Agrarbereich zu testen und die Akzeptanz von KI-gestützten Lösungen zu fördern. Angesichts auslaufender Agrardiesel-Subventionen könnten autonom fahrende Traktoren an Bedeutung gewinnen. Dies nicht nur zur Optimierung von Fahrwegen, sondern auch zur Reduzierung von Erosionen und Treibstoffverbrauch. Doch ohne Subventionen droht der heimischen Landwirtschaft eine Herausforderung, wie das Umweltbundesamt betont. Sie schlagen vor, stattdessen klimafreundliche Maßnahmen zu fördern.

Nicht zuletzt entstehen so neue Geschäftsmodelle, jedoch nicht selten begleitet von Zweifeln hinsichtlich Datensicherheit und -hoheit. „Gemeinsam haben wir die Verpflichtung, unseren Landwirtinnen und Landwirten einen planungssicheren, zukunftsfesten Pfad zu ebnen”, äußert sich Cem Özdemir im Rahmen der Sonder-Agraministerkonferenz.

Dennoch bleibt die Erkenntnis, dass Technologie nicht alles ist. Die Natur kann nicht kontrolliert werden, aber wir können lernen, uns klimatisch anzupassen. Eine nachhaltige und zukunftsfähige Landwirtschaft erfordert gesunde Böden und ein intaktes Ökosystem – auch in Zeiten der Digitalisierung.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.